本地知识库

qanything

qanything,可本地部署的开源企业级本地知识库问答及应用,网易有道推出

标签:本地知识库AI知识库 qanything qanything官网 本地知识库

qanything官网,可本地部署的开源企业级本地知识库问答及应用,网易有道推出

简介

QAnything(Question and Answer based on Anything)是一款能够在本地运行的知识库问答系统,支持任意格式的文件或数据库,即使在断网的环境下也能提供强大的问答功能。

qAnything官网: https:/qanything.ai

GitHub项目地址: https://github.com/netease-youdao/QAnything

qanythingqAnything是网易有道推出的基于子日教育大模型自研的RAG(检素增强生成)引擎,自研RAG引擎:跨语言语义检索准确率业界第一;支持全离线私有化轻松部署为企业或个人提供了一个免费开源的本地知识库问答解决方案,支持各种文件格式和数据库,允许离线安装和使用。借助 QAnything,用户只需简单地拖放任何格式的本地存储文件或文档,并向其提问即可怏速获取精准、高效和可靠的信息反馈。Al论文阅读助手有道速读背后的技术便是基于QAnything打造。

主要功能和特色

QAnything的功能特色

•多文件格式兼容:支持PDF、Word、PPT、Markdown、Eml、TXT、图片、网页链接等 。数据安全保障:支持完全离线安装和操作,确保用户数据的私密性和安全性 •跨语种问答:无论文件是什么语种,都可以在中英文问答间随意切换

。海量数据问答:采用两阶段向量排序技术,有效解决大规模数据检索中的性能退化问题,数据量越大,检索效果越佳

••高效生产级系统:专为企业级应用设计,可直接部署,满足高性能需求

••简易部署:无需复杂的配置步骤,一键安装与部署,即刻投入使用

多知识库集成:支持同时接入多个知识库,实现更广泛和可选择性的问答

qanything

应用场景

个人知识库构建

帮助个人用户构建一个全面且易于管理的个人知识库,如学术论文、备课笔记、旅行攻略等,用户都可以将这些内容整理并存储在QAnything中,实现知识的高效检索与管理 、市场营销:快速检索和整理市场分析报告、竞争对手资料、客户反馈等,从而制定更精淮的营销策略。

企业使用场景

企业信息问询
对接企业OA系统,提供针对公司内部文档类知识库如制度、业务数据等智能问答
数字员工
担任销售、客服、技术顾问等角色,提供7*24的客户服务
报告研读
提供内容摘要、关键点提取和文档问答,帮助用户快速学习领域知识,提取核心内容,提高投研效率
内容创作
检索实时数据和历史资料,辅助记者快速搜集信息。根据既有材料与关键词,智能生成新闻稿件

企业应用

为企业提高信息获取的效率
利用QAnything的私有化部署方案,将企业过去积累的领域和业务知识运转起来,有力地驱动企业的决策和生产效率。
数据接入
企业多年经营的所有数据积累,如产品文档、管理手册、合同、表格、音频、数据库等都能轻松接入。且都在公司局域网内操作,确保数据的安全
智能引擎
通过Agent实现灵活的工作流和任务,从而高度自动化和智能化。另外QAnything的内容生成可基于给定的参考资料,生成相对更完整的大纲和文章内容
定向优化
根据企业的知识库,对检索和解析部分做特定优化,rerank、Embedding、LLM都可以根据企业场景进行微调定制,从而实现更高的问答准确率
场景定制
根据客户领域生成针对特地场景的模型定制模块,配合prompt,实现模型与场景的高度契合,并结合客户业务数据,打造面向客户特定业务场景的应用 anything -embedding

质量

•研发支持:借助QAnything管理技术文档、项目资料、专利信息等,加速信息检索,帮助研发人员快速找到所需资料,促进知识共享,从而提高研发效率和创新能力! 

特点

  • 数据安-全:所有模型数据存储于本地,无需联网,确保了数据的控制权和隐私保护。
  • 跨语种问答:支持中英文等多种语言的问答,尤其在中英跨语种领域表现出色。
  • 海量数据处理:随着数据量的增加,QAnything的准确率不降反升,特别适合处理大量数据。
  • 高性能系统:面向生产级别的性能优化,支持高并发访问,延迟低,即使在低资源环境下也能运行。
  • 一键安装:简化的安装过程,无需复杂的配置,开箱即用,减少了二次开发的需要。

上传格式支持

QAnything 支持多种文件格式的文档上传,包括但不限于以下类型:

  • PDF (pdf)
  • Word (docx)
  • PPT (pptx)
  • XLS (xlsx)
  • Markdown (md)
  • 电子email (eml)
  • TXT (txt)
  • 图片 (jpg, jpeg, png)
  • CSV (csv)
  • 网页链接 (html)

这些格式覆盖了常见的文档类型,使得QAnything能够广泛应用于不同场景和需求。随着系统的更新和发展,未来可能还会支持更多文件格式,以满足用户的多样化需求。

  • 即时问答:一旦文档上传完成,用户即可开始使用问答功能。

开源版本

提供python和docker双开源版本
  • 支持联网检索
  • pdf(含表格)解析效果针对性优化
  • 语义检索加混合检索,效果更好
  • 环境要求低,纯CPU机器可运行
  • 支持其他与OpenAI-API兼容的大模型服务,包含ollama、通义千问DashScope等

qanything

企业版和开源版对比

指标开源版企业版
文档解析通用的文档解析,解析效果一般针对所有文档类型做更精细的单独优化,解析结果均为markdown格式
LLM仅支持开源版大模型及7B标准版自研模型QAnything-Turbo、Plus、Long、Max多种模型大小可选
文件数量知识库和文件数量及大小有限制支持的文件数量及大小是开源版10到100倍
操作并行度上传文件时不能进行其他操作上传文件与其他操作完全并行
知识问答能力通用知识问答能力强适配企业应用场景,支持企业业务知识准确应答
幻觉能力幻觉可能性大配合精调prompt,减少幻觉
领域落地能力无,不支持生产环境强,有多个领域落地案例

数据评估

qanything浏览人数已经达到103,如你需要查询该站的相关权重信息,可以点击"5118数据""爱站数据""Chinaz数据"进入;以目前的网站数据参考,建议大家请以爱站数据为准,更多网站价值评估因素如:qanything的访问速度、搜索引擎收录以及索引量、用户体验等;当然要评估一个站的价值,最主要还是需要根据您自身的需求以及需要,一些确切的数据则需要找qanything的站长进行洽谈提供。如该站的IP、PV、跳出率等!

关于qanything特别声明

本站ai导航提供的qanything都来源于网络,不保证外部链接的准确性和完整性,同时,对于该外部链接的指向,不由ai导航实际控制,在2024年6月12日 下午1:51收录时,该网页上的内容,都属于合规合法,后期网页的内容如出现违规,可以直接联系网站管理员进行删除,ai导航不承担任何责任。

相关导航

暂无评论

暂无评论...